• Nuclear Engineering and Technology
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• 제25권4호
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• pp.539-547
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• 1993

이전에 제시한 모델 1-3을 다시 확장하여 균열 암반에서의 일차원적 핵종이동에 관한 추계적인 모델을 제시하였다. 이 모델은 처분장 근처의 암반내의 균열을 통한 무한 길이를 갖는 핵종의 붕괴 사슬에 의한 이동을 연속시간 마코프 프로세스를 이용하여 모사한다. 이전의 결정론적 해석해에 의한 모델들이 균일한 다공성매질과 같은 단순성을 요구하고 핵종의 붕괴사슬의 수를 제한하며 균열암반매질내에서의 이동의 경우에는 균열에서 암반으로의 확산등이 고려되지 않거나 그 해의 형태가 복잡하다. 또다른 결정론적인 해를 제시하는 수치모델의 경우에도 해를 얻기 위한 과정이 상당히 복잡하고 정확한 해를 제공하지는 못한다. 이에 반해 이 모델은 매질에서의 핵종의 농도에 관한 기대값과 그 분산으로서 비교적 용이하게 해를 제시한다. 모델을 검증하고 그 효율성가 정착성을 예시하기 위하여 암반으로의 확산이 무시된 단순화된 매질에 대하여 3개의 붕괴 사슬을 갖는 가상의 핵종에 대하여 이동거리와 시간에 대한 농도에 대하여 정확한 해석해와의 비교가 행하여 졌다. 매질을 나눈 구획의 수에 종속 하는 수치분산을 보정하여 계산된 결과에서 이 모델이 해석해와 잘 일치하는 것을 알 수 있었다.

• 스마트미디어저널
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• 제9권4호
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• pp.36-43
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• 2020

The Monte Carlo tree search (MCTS) is a popular method for implementing an intelligent game program. It has several hyper-parameters that require an optimization for showing the best performance. Due to the stochastic nature of the MCTS, the hyper-parameter optimization is difficult to solve. This paper uses the self-playing capability of the MCTS-based game program for optimizing the hyper-parameters. It seeks a winner path over the hyper-parameter space while performing the self-play. The top-q longest winners in the winner path compete for the final winner. The experiment using the 15-15-5 game (Omok in Korean name) showed a promising result.

• 스마트미디어저널
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• 제12권10호
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• pp.9-18
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• 2023

Harvest forecasting is the great demand of multiple aspects like temperature, rain, environment, and their relations. The existing study investigates the climate conditions and aids the cultivators to know the harvest yields before planting in farms. The proposed study uses federated learning. In addition, the additional widespread techniques such as bagging classifier, extra tees classifier, linear discriminant analysis classifier, quadratic discriminant analysis classifier, stochastic gradient boosting classifier, blending models, random forest regressor, and AdaBoost are utilized together. These presented nine algorithms achieved exemplary satisfactory accuracies. The powerful contributions of proposed algorithms can create exact harvest forecasting. Ultimately, we intend to compare our study with the earlier research's results.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권7호
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• pp.352-358
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• 2022

Text mining is an important process used for analyzing the data collected from different sources like videos, audio, social media, and so on. The tools like Natural Language Processing (NLP) are mostly used in real-time applications. In the earlier research, text mining approaches were implemented using long-short memory (LSTM) networks. In this paper, text mining is performed using average-stochastic gradient descent weight-dropped (AWD)-LSTM techniques to obtain better accuracy and performance. The proposed model is effectively demonstrated by considering the internet movie database (IMDB) reviews. To implement the proposed model Python language was used due to easy adaptability and flexibility while dealing with massive data sets/databases. From the results, it is seen that the proposed LSTM plus weight dropped plus embedding model demonstrated an accuracy of 88.36% as compared to the previous models of AWD LSTM as 85.64. This result proved to be far better when compared with the results obtained by just LSTM model (with 85.16%) accuracy. Finally, the loss function proved to decrease from 0.341 to 0.299 using the proposed model

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권6호
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• pp.3143-3165
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• 2017

We present a computerized framework for producing color pastel painting from the visual information extracted from a photograph. To express color pastel painting, we propose a multi-layered framework where each layer possesses pastel stroke patterns of different colors. The stroke patterns in the separate layers are merged by a rendering equation based on a participating media rendering scheme. To produce the stroke patterns in each layer, we review the physical properties of pastels and the mechanism of a convolution framework, which is the most widely used scheme to simulate stick-shaped media such as pencils. We devise the following computational models to extend the convolution framework to produce pastel strokes: a bold noise model, which mimics heavy and clustered deposition of pigment, and a thick convolution filter model, which produces various pastel stroke patterns. We also design a stochastic color coordination scheme to mimic pastel artists' color expression and to separate strokes in different layers. To demonstrate the soundness of approach, we conduct several experiments using the models and compare the results with existing works or real pastel paintings. We present the results for several pastel paintings to demonstrate the excellent performance of our framework.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권10호
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• pp.1183-1185
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• 2016

디지털 음성통신에서의 저 비트율 음성부호화기는 음성발성모델의 파라미터를 사용하여 음성을 합성한다. 이 경우, 파라미터에 할당된 비트가 매우 한정적이기 때문에 합성된 음성의 스펙트럼이 크게 왜곡될 수 있으며, 이는 명료도 저하의 요인이 된다. 본 논문에서는 통계적 스펙트럼 이퀄라이저를 이용한 명료도 향상 기법을 제안한다. 본 기법은 각각의 음성부호화기별로 원음과 합성음의 스펙트럼 비율을 이용하여 통계적으로 가중치 벡터를 구하며, 이를 합성 음성에 적용한다. 객관적인 음성명료도 평가 실험을 통해, 제안한 기법이 기존의 방법보다 성능이 우수함을 확인하였다.

• 자원환경지질
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• 제28권5호
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• pp.503-512
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• 1995

2차원 불연속 절리 모델 (Discrete Fracture Model)을 사용하여 절리망 내에서 지하수 흐름을 시뮬레이션하였다. 불연속 절리 모델에서는 지하수가 오직 절리망을 통해서 흐른다고 가정한다. 이와 같은 분석은 결정질암 같이 지질 매체의 투수율이 매우 낮은 경우에 유용하다. 하지만 불연속 절리망을 완벽하게 구현하는 것이 불가능하므로, 이에 접근하는 방법으로 확률 통계적 모델이 제안되었다. 확률-통계적 모텔은 특성인자(밀도, 방향, 길이, 틈새두께 등)가 특별한 분포 유형을 갖는다고 가정한다. 확률-통계적 모델은 가정된 분포를 따르도록 특성인자를 생성한다. 이 후 본 모델을 통해 분석된 몇몇 특성인자를 가지고 절리망을 생성한다. 절리망을 생성한 이 후 지하수의 유통을 계산하기 위해 유한요소법을 적용하였다. 이 때 일차원 선요소가 유한요소망의 주요 요소이다. 시뮬레이션 결과는 절리망 내의 주요 흐름 경로를 통해 보여진다. 절리망 내의 지하수 속도를 비교하여 주요 흐름 경로를 찾아낸다. 본 연구에서 개발된 모델은 절리망 내의 지하수 흐름에 특성인자들이 미치는 영향을 평가할 수 있는 방법을 제공한다. 이를 위하여 30번의 생성을 하는 몬테카를로 시뮬레이션을 통해서 여러 특성 인자들이 지하수 흐름에 미치는 영향을 평가하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제1권1호
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• pp.36-41
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• 2012

특징 선택은 패턴 인식의 성능을 향상시키기 위해 부분집합을 구성하는 중요한 문제다. 특징 선택에는 순차 탐색 알고리즘으로부터 확률 기반의 유전 알고리즘까지 다양한 접근 방법이 적용 되었다. 본 연구에서는 특징 선택을 위해 양자 비트, 상태의 중첩 등 양자 컴퓨터 개념을 기반으로 하는 양자 기반 유전 알고리즘(QGA: Quantum-inspired Genetic Algorithm)을 적용하였다. QGA 성능은 전통적인 유전 알고리즘(CGA: Conventional Genetic Algorithm)을 적용한 특징 선택 방법과 분류율 및 평균 특징 개수의 비교를 통해 이루어졌으며, UCI 데이터를 이용한 실험 결과 QGA를 적용한 특징 선택 방법이 CGA를 적용한 경우에 비해 전반적으로 좋은 성능을 보임을 확인 할 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권2호
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• pp.495-513
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• 2020

The correlation identification of the subsurface is a novel electrical prospecting method which could suppress stochastic noise. This method is increasingly being utilized by geophysicists. It achieves the frequency response of the underground media through division of the cross spectrum of the input & output signal and the auto spectrum of the input signal. This is subject to the spectral leakage when the cross spectrum and the auto spectrum are computed from cross correlation and autocorrelation function by Discrete Fourier Transformation (DFT, "To obtain an accurate frequency response of the earth system, we propose an improved correlation identification method which uses all phase Fast Fourier Transform (APFFT) to acquire the cross spectrum and the auto spectrum. Simulation and engineering application results show that compared to existing correlation identification algorithm the new approach demonstrates more precise frequency response, especially the phase response of the system under identification.

• 자원환경지질
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• 제33권4호
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• pp.309-320
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• 2000

Aperture is an important parameter for determining the hydraulic characteristics of fractured media. In this study the topography of artificial rock joint surface was measured using 3D laser profilometer to analyze the aperture distribution. The initial aperture distribution was determined when the contact area became one percent of total joint surface. The initial aperture distribution of granite joint, with the mean value of 0.78 mm and the standard deviation of 0.34 mm was much different from that of the marble joint, with the mean value of 0.57 mm and the standard deviation of 0.26 mm. Apertures of both granite and marble showed normal distributions. Aperture distribution with the contact area of 25% was also analyzed. Mean value was decreased to one third compared to the initial aperture, but the standard deviation was decreased slightly. To determine the spatial correlation of the aperture distribution variogram analysis was carried out on the initial aperture data. Most experimental variograms were fitted well with exponential model. It is expected that the measured aperture characteristics can be used for stochastic analysis of fluid flow through rock joints.